Kim, Tae-Jeong;Kim, Jin-Guk;Kim, Ho Jun;Kwon, Hyun-Han
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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pp.275-275
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2021
A fixed Z-R relationship approach, such as the Marshall-Palmer relationship, for an entire year and for different seasons can be problematic in cases where the relationship varies spatially and temporally throughout a region. From this perspective, this study explores the use of long-term radar reflectivity for South Korea to obtain a nationwide calibrated Z-R relationship and the associated uncertainties within a Bayesian regression framework. This study also investigates seasonal differences in the Z-R relationship and their roles in reducing systematic error. Distinct differences in the Z-R parameters in space are identified, and more importantly, an inverse relationship between the parameters is clearly identified with distinct regimes based on the seasons. A spatially structured pattern in the parameters exists, particularly parameter α for the wet season and parameter β for the dry season. A pronounced region of high values during the wet and dry seasons may be partially associated with storm movements in that season. Finally, the radar rainfall estimates through the calibrated Z-R relationship are compared with the existing Z-R relationships for estimating stratiform rainfall and convective rainfall. Overall, the radar rainfall fields based on the proposed modeling procedure are similar to the observed rainfall fields, whereas the radar rainfall fields obtained from the existing Marshall-Palmer Z-R relationship show a systematic underestimation. The obtained Z-R relationships are validated by testing the predictions on unseen radar-gauge pairs in the year 2018, in the context of cross-validation. The cross-validation results are largely similar to those in the calibration process, suggesting that the derived Z-R relationships fit the radar-gauge pairs reasonably well.
Surveillance Radar System for naval vessels is a primary core sensor for command and fire control, and provides CFCS(Command and Fire Control System) information for 3-D surveillance and fire control. It's composed of Antenna, Transmitter/Receiver, Signal Processor, and Air drier, which are installed on and under deck. They should be designed and produced in order to endure at any operating circumstances. This paper analyzes load of a driving part for driving the antenna considering factors under external operating circumstances, and proposes a condition of load for maintaining fixed RPM through analyzing internal load of the driving part, and how to reduce the load to meet the condition. This paper is verified through experimental studies.
An angle error is a factor obstructing to track accurate position in tracking radars. And the noise incurring the angle error can be divided as follows; thermal noise and glint. In general, Extended Kalman filter used in tracking radars is designed with considering thermal noise only. The Extended Klaman filter uses a fixed measurement error covariance when updating an estimate state by using ahead state and measurement. But, a noise power varies according to the range. Therefore we purposes the adaptive Kalman filter which changes the measurement noise covariance according to the range. In this paper, we compare the performance of the Extended Kalman filter and the proposed adaptive Kalman filter by considering KSLV-I (Korean Satellite Launch Vehicles).
도플러 레이더 센서로 취득한 움직임 데이터를 딥러닝 알고리듬을 사용한 낙상 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 알고리듬중 시계열 데이터에 장점을 가지는 RNN을 사용하여 낙상 인식에 적용한다. 도플러 레이더 센서의 낙상데이터는 시계열 데이터로 시간적인 특성을 가지고 있으며 결과는 낙상인지 아닌지 만을 판단하기 때문에 RNN의 구조를 시퀀스 입력에 고정 크기를 출력하는 구조로 설계하였다.
일반적으로 레이더는 신호 탐지를 회피하기 위해 신호를 변조해 송신한다. 전자전에서는 수신된 레이더 펄스를 분석하여 신호를 방사한 레이더의 제원을 식별한다. 본 논문에서는 자기상관계수를 활용하여 레이더 신호 변조 형태를 식별하는 알고리즘을 제안한다. 레이더 신호의 펄스반복주기 특성에 따라 자기상관을 계산할 때 비교 범위를 다르게 적용한다. 고정 펄스반복주기와 스태거 펄스반복주기에 대하여 좁은 오차 범위를 적용하고, 지터 펄스반복주기에는 넓은 오차 범위를 적용하여 자기상관계수를 계산한다. 실험에 의하여 제안하는 알고리즘은 고정 펄스반복주기, 스태거 펄스반복주기, 지터 펄스반복주기를 정확하게 구분함과 동시에 스태거의 레벨도 정확히 찾을 수 있음을 확인하였다.
In order to respond to environmental changes and various events in the nearby sea area due to the operation of an offshore wind substantiation farm in the Southwest Sea, X-band radar has been installed and operated on a fixed platform since 2018. The X-band radar's monitoring system produces wave and current data through Rutter's Ocean WaveS wave and current (Sigma S6 WaMoS II). In this study, to verify the reliability of the produced data, the accuracy of current and wave data was evaluated by analyzing the correlation with the results obtained by an acoustic doppler current profiler (ADCP). The selected analysis period was a total of 30 days from November 29 to December 28, 2021, the period during which the ADCP survey was conducted. As a result of comparative verification, the current, wave height and peak wave period (Hs > 0.69 m) data observed from the X-band radar showed a high correlation with the results investigated from ADCP. In the future, current and wave data produced by X-band radar are expected to be used as basic data to analyze environmental changes in sea areas and provide information on various events.
본 논문은 여러 송수신 레이다들이 지상에 고정된 MIMO(multiple input multiple output) 레이다 환경에서 이동표적을 이미징할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 평면파 근사를 사용한 polar format processing에 기반한 것으로 수신 레이다 간 이격이 큰 경우에도 복수의 송신 레이다를 사용해서 앨리어싱(aliasing) 현상이 배제된 이동표적 이미지를 얻을 수 있음을 보인다. 앨리어싱 현상을 줄이면서 해상도를 높일 수 있는 송신 레이다 배치에 대한 조건을 제시하며, 또한 각 송신 레이다에 의한 표적 산란 신호를 수신 레이다에서 분리시킬 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 제시된 MIMO 레이다 시스템의 성능을 검증한다.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.
일반적으로 모노펄스 레이더의 오차 수준은 다중경로 간섭, 글린트, 동적 지연오차 등의 환경적 오차 요인이 제거된 이상적인 경우를 가정하고 있다. 따라서 지금까지는 외부 환경적 오차 요인이 포함된 모노펄스 레이더의 계측 불확도를 추정하여 왔다. 본 연구에서는 각기 다른 특성의 표적에 대해서 어떤 종류의 오차 요인이 모노펄스 레이더 계측 불확도 에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 실험적으로 증명하기 위해서 먼저 환경적 오차 요인이 완벽히 제거된 이상적인 환경에서의 모의 실험 결과를 기술하였다. 이 결과와 함께 지상에 고정된 교정장치, 저속으로 기동하는 교정구, 고속으로 기동하는 비행표적에 대한 불확도를 추정함으로써 오차 요인이 포함된 각기 다른 특성의 표적에 대한 모노펄스 레이더 계측 불확도를 정량적으로 비교 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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